0
У меня есть следующие данные:R: Использование Optim() для установки переменных весов
set.seed(1)
data <- data.frame(matrix(rexp(45), 5))
data <- cbind(data, c(1,2,2,3,1))
colnames(data) <- c("model1_a","model1_b","model1_c","model2_a","model2_b","model2_c","model3_a","model3_b","model3_c", "true_max")
То есть:
model1_a model1_b model1_c model2_a model2_b model2_c model3_a model3_b model3_c true_max
1 0.7551818 2.8949685 1.3907351 1.0352439 2.3645153 0.05943916 1.43528534 1.0227259 1.0798811 1
2 1.1816428 1.2295621 0.7620299 1.8760352 0.6418926 0.57871246 0.03726853 0.3017409 1.0282469 2
3 0.1457067 0.5396828 1.2376036 0.6547466 0.2941204 3.95893285 0.32401015 0.7252143 1.2922616 2
4 0.1397953 0.9565675 4.4239342 0.3369335 0.5658655 1.17331211 1.32046793 0.7515427 1.2531054 3
5 0.4360686 0.1470460 1.0545432 0.5884797 0.1060726 0.99681296 0.20351035 0.2350275 0.5546414 1
Используя эти данные, мне нужно найти оптимальные веса для комбинирования результаты каждой модели. Без весов, эти суммы:
cbind(
"a_total" = data$model1_a+data$model2_a+data$model3_a,
"b_total" = data$model1_b+data$model2_b+data$model3_b,
"c_total" = data$model1_c+data$model2_c+data$model3_c
)
a_total b_total c_total
[1,] 3.225711 6.2822097 2.530055
[2,] 3.094946 2.1731956 2.368989
[3,] 1.124464 1.5590175 6.488798
[4,] 1.797197 2.2739757 6.850352
[5,] 1.228059 0.4881461 2.605998
Использование which.max()
дает оценочную Мах 2 1 3 3 3
. Как использовать optim()
для установки весов для каждого столбца (или индивидуального значения)? Данные содержат истинный макс.
Спасибо. Но этот код не оптимизируется по отношению к значениям, указанным в столбце «true_max», правильно? – Joshua
нет, это не @Joshua, как вы получили значения для true_max? возможно, способ объединения весов (например, объединение всех весов для «а вместе») не правильный путь? –
Показанные данные являются моими данными обучения, эти данные должны использоваться для установки весов. Можете ли вы помочь мне оптимизировать эту обновленную функцию? Я пытался, но не нашел пути (для сравнения true_max с взвешенным по размеру макс) – Joshua